好多的ReLU函数，我该怎么去选择呢？？？？？？？？？？？？？
下面这些可能会有所帮助

标准ReLU

标准 ReLU 函数：

$$
f(x) = max(0, x)
$$

好处：收敛快、计算简单。

问题：当输入为负时，输出恒为 0 → 神经元可能“死掉”（梯度始终为 0，无法更新）。

LReLU

公式：

$$
f(x) = max(\alpha x, x)
$$

其中 𝛼是一个 固定的小常数（通常取 0.01）。

特点：负数区域仍然有一个很小的斜率，不会完全归零。

好处：缓解神经元死亡问题，但超参数 𝛼 需要人为设置。

PReLU

PReLU 的公式如下：

$$
f(x) = max(\alpha x, x)
$$

看起来和 Leaky ReLU (LReLU) 一样，但最大不同点是：

𝛼 不是固定的常数，而是一个需要学习的参数，和网络权重一起通过反向传播更新。

RReLU

公式：
$$
f(x) = max(\alpha x, x)
$$

不同之处在于：

训练时：
𝛼不是固定的，而是 从一个区间 $[l,\mu]$（例如 0.1–0.3）随机采样。

测试时：
取 $\alpha = \frac{l+u}{2}$ 作为固定值。

好处：

引入随机性，相当于一种正则化（regularization），能减少过拟合。

更适合小数据集的训练。

对比

激活函数 负区间斜率 取值方式 特点
ReLU 0 固定 可能“神经元死亡”
LReLU 小常数 (如 0.01) 手动设定 缓解死亡问题
PReLU 区间内随机取值 训练中自动优化 更灵活，性能往往优于 LReLU
RReLU 可学习参数 训练时随机，测试时均值 正则化效果，适合小数据集

总结

  • 浅层网络在分类器时，sigmoid 函数及其组合通常效果更好。
  • 由于梯度消失问题，有时要避免使用 sigmoid 和 tanh 函数。
  • relu 函数是一个通用的激活函数，目前在大多数情况下使用。
  • 如果神经网络中出现死神经元，那么 prelu 函数就是最好的选择。
  • relu 函数只能在隐藏层中使用。
  • 通常，可以从 relu 函数开始，如果 relu 函数没有提供最优结果，再尝试其他激活函数。